【摘 要】
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道路交通事故统计中,驾驶员疲劳驾驶成为事故重要致因。疲劳使驾驶人员对外界环境变化的警觉性下降,使驾驶员的保持安全驾驶的能力降低,对复杂刺激的反应时间增加,驾驶失误的可能性增加。从驾驶员的角度对道路交通安全进行有效的预防与控制,已引起了越来越多的社会关注。探讨驾驶人疲劳驾驶的产生机理和行为致因,以及实现驾驶员疲劳状态检测,这两部分的研究具有重要意义。本研究在选取一定试验样本的基础上进行了研究:基于计
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道路交通事故统计中,驾驶员疲劳驾驶成为事故重要致因。疲劳使驾驶人员对外界环境变化的警觉性下降,使驾驶员的保持安全驾驶的能力降低,对复杂刺激的反应时间增加,驾驶失误的可能性增加。从驾驶员的角度对道路交通安全进行有效的预防与控制,已引起了越来越多的社会关注。探讨驾驶人疲劳驾驶的产生机理和行为致因,以及实现驾驶员疲劳状态检测,这两部分的研究具有重要意义。本研究在选取一定试验样本的基础上进行了研究:基于计划行为理论对汽车驾驶员疲劳驾驶行为意向的影响因素分析;基于驾驶人疲劳驾驶面部特征提出一种改进LBP算法的疲劳特征提取和深度学习网络的疲劳状态判定方法。研究内容概述如下:1、通过阐述疲劳驾驶行为在交通安全中的严重后果,以及综述当前研究现状、研究成果和发展趋势,比较了当前的研究模式,并从社会心理学的角度研究了驾驶员的交通行为,建立了驾驶员疲劳驾驶行为结构方程的数学模型。在计划行为理论（TPB）中三个基础变量的基础上,增加了风险感知这一解释变量,对疲劳驾驶行为意图的影响因素进行了分析。运用结构方程的变量分析思想,以扩展计划行为理论（Ex-TPB）为基础,构建了驾驶员疲劳驾驶行为结构方程。实例分析发现:驾驶人的风险感知对疲劳驾驶行为意图的影响最大且为正向影响,而知觉行为控制的影响力次之。2、通过概述各种图像特征识别技术点,分析国内外使用LBP纹理提取算法进行面部特征识别的领域的适用性和发展。提出了一种基于LBP特征的改进算法,并结合了基于空间关系的纹理特征提取算法,在LBP编码中引入了空间规律特征,从而有效地增强了LBP的特征表达,为避免局部差异信息丢失的问题,加强图像内容的描述分区能力,特对人脸特征进行了分块提取,构成了分块圆形LBP特征。为验证改进的有效性,将改进点与基础LBP特征算子、经典HOG特征检测和深度学习中的MTCNN检测方法对进行对照实验。实验表明本文提出的改进点能有效提升LBP特征的识别率和识别速度。3、为解决基于驾驶员面部特征进行疲劳检测的问题,提出了利用改进LBP算法提取驾驶员的面部特征纹理作为卷积神经网络的输入,经改进后的LeNet-5网络结构进行模型训练。为了使深度学习网络的学习性能达到最佳,采用Relu激活函数、Dropout随机舍弃和BN归一化等抗过拟合策略。通过在自建驾驶员疲劳图像测试集进行仿真实验,结果显示模型的准确率为93.52%,并且疲劳检测模型具有良好的识别精度和泛化能力。
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